今年的国庆和中秋赶在一起了，首先提前祝大家节日快乐。也希望每个人都能好好放松下，包括峰哥自己 也真的需要relax下。做了这么久的社区运营和媒体，几乎每天都在线，随时都要处理同学们的问题。 最近在做一个什么事情呢？ 主要推进硬件和社区还有很多公司的商务。 前面有很多同学一直向峰哥吐槽硬件贵、不好用。这块我们正在努力找合适的方案，不久就会推给大家。 近期正在推进一些具身产品的测试和开发，期望能给大家提供几个使用还不错的平台。 到时候，会第一时 间在我们的具身智能之心知识星球公开。 还有就是想着完善社区，减少盲区和不完善的体系。体系大，零散，需要投入很多时间整理。所以小长假 前，还要努力一把子，节后给大家呈现更好的内容。 我们也陆续收到了很多高校在具身方向的招生需求，特别是RA、博士、博士后。感兴趣的同学也提前26年 的升学、工作做好准备，和老师熟悉起来，关注我们日常的一些招生信息。正在秋招或者社招的同学，简 历也可以随时砸给我们，第一时间帮大家内推。 所有的内容都会第一时间沉淀到我们的具身社区内，具身智能之心知识星球一致努力打造成为超大的具身 与机器人社区，期望能够在大家最需要帮助的时候解决问题，求职的时候能够 ...

今年的国庆和中秋赶在一起了，首先提前祝大家节日快乐。也希望每个人都能好好放松下，包括峰哥自己 也真的需要relax下。做了这么久的社区运营和媒体，几乎每天都在线，随时都要处理同学们的问题。 最近在做一个什么事情呢？ 主要推进硬件和社区还有很多公司的商务。 前面有很多同学一直向峰哥吐槽硬件贵、不好用。这块我们正在努力找合适的方案，不久就会推给大家。 近期正在推进一些具身产品的测试和开发，期望能给大家提供几个使用还不错的平台。 到时候，会第一时 间在我们的具身智能之心知识星球公开。 还有就是想着完善社区，减少盲区和不完善的体系。体系大，零散，需要投入很多时间整理。所以小长假 前，还要努力一把子，节后给大家呈现更好的内容。 我们也陆续收到了很多高校在具身方向的招生需求，特别是RA、博士、博士后。感兴趣的同学也提前26年 的升学、工作做好准备，和老师熟悉起来，关注我们日常的一些招生信息。正在秋招或者社招的同学，简 历也可以随时砸给我们，第一时间帮大家内推。 所有的内容都会第一时间沉淀到我们的具身社区内，具身智能之心知识星球一致努力打造成为超大的具身 与机器人社区，期望能够在大家最需要帮助的时候解决问题，求职的时候能够 ...

最近在具身领域做的一些事情，社区、硬件和求职...... 今年的国庆和中秋赶在一起了，首先提前祝大家节日快乐。也希望每个人都能好好放松下，包括峰哥自己也真 的需要relax下。做了这么久的社区运营和媒体，几乎每天都在线，随时都要处理同学们的问题。 最近在做一个什么事情呢？主要推进硬件和社区还有商务。 前面有很多同学一直向峰哥吐槽硬件贵、不好用。这块我们正在努力找合适的方案，不久就会推给大家。近期 正在推进一些具身产品的测试和开发，期望能给大家提供几个使用还不错的平台。到时候，会第一时间在我们 的具身智能之心知识星球公开。 还有就是想着完善社区，减少盲区和不完善的体系。体系大，零散，需要投入很多时间整理。所以小长假前， 还要努力一把子，节后给大家呈现更好的内容。 我们也陆续收到了很多高校在具身方向的招生需求，特别是RA、博士、博士后。感兴趣的同学也提前26年的 升学、工作做好准备，和老师熟悉起来，关注我们日常的一些招生信息。正在秋招或者社招的同学，简历也可 以随时砸给我们，第一时间帮大家内推。 所有的内容都会第一时间沉淀到我们的具身社区内，具身智能之心知识星球一致努力打造成为超大的具身与机 器人社区，期望能够在 ...

具身方向适合去工作还是读博？ 最近和社区内一个研三的同学聊天，咨询我们：具身领域现在是去读博继续深造还是参与这波创业 潮，赶一波"行情"？ 先不持立场，因为这个话题总是有不同的答案，不过我倒是很对里面涉及到的2个问题很感兴趣。 第一，你的实验室或者自己是否已有一些具身领域的基础？更具体点的是那种robotic相关的。很多 半路出家的导师，为了一些本子开了具身相关方向，但完全不足以培养自己的学生，这就会导致一 个问题：大家以为自己懂具身智能了，能够胜任岗位了，实则不是。而真的在第一批具身探索中成 长起来的同学，硬件、数据、算法都很熟悉，实验室还有多个本体做研究支持。前者，甚至都没有 相关的硬件，还停留在一些仿真环境和开源数据集上做尝试。可想而知，如果去公司任职，真的合 格吗？ 第二就是，如果要读博，你是否真的适合作为"开拓者"这个角色，这个非常关键，特别是对具身这 个还有很多问题没解决的领域。我们接触过很多同学，一部分适合延续别人的研究，从1到10进行优 化；一部分人适合担当开拓者，从0到1优化。后者非常强调思维能力、解决问题的能力。如果一些 关键问题没有参考，你是否能够独立探索，忍受那种不断尝试不断失败的感觉 ...

具身智能研究路径建议 - 传统工业研究背景团队应从机械臂和具身任务入手而非直接挑战人形机器人[1] - 大模型背景研究者可转向VLA和VLN方向但需补充硬件知识短板[1] - 人形机器人研究需先夯实强化学习基础再逐步拓展到端到端方案[1] - 实验本体选择应优先考虑稳定性以避免硬件维修时间损耗[1] 具身智能之心社区生态 - 社区集成视频图文学习路线问答求职功能现拥有近2000名成员[3] - 计划两年内扩张至近万人规模打造技术交流与分享聚集地[3] - 提供30余条技术路线覆盖基准测试综述与入门学习资源[4] - 邀请数十位产业学术界一线专家提供实时答疑服务[4] - 定期举办圆桌论坛与直播分享本体数据算法领域前沿动态[4] 社区技术资源体系 - 汇总40余个开源项目与60余个具身智能数据集[12] - 覆盖感知交互强化学习多模态模型等16个学习路线[12] - 包含数据采集VLA模型灵巧手设计等13个核心技术模块[6] - 提供仿真平台机器人操作系统多传感器融合等实践方案[6][34] 行业基础设施支持 - 汇总国内外具身智能高校实验室资源助力学术发展[14][16] - 整合教育工业医疗等领域具身机器人公司生态[17] - 收录芯片激光雷达IMU等零部件制造商技术资料[24] - 提供机器人动力学导航控制等基础理论书籍[22] 职业发展服务 - 建立与智元机器人优必选等头部企业内推机制[6][12] - 第一时间对接企业招聘岗位与求职者简历[13] - 提供学术进展与工业落地应用实时资讯[13] - 搭建行业机会挖掘与投资项目对接平台[13]

社区概况 - 具身智能之心知识星球是国内首个具身全栈技术社区 集视频、图文、学习路线、问答、求职交流为一体 目前规模近2000人 目标未来2年内达到近万人规模 [4][16] - 社区成员分布包括头部具身公司、互联网企业具身实验室、顶级高校实验室和传统机器人公司 形成工业界与学术界互补的态势 [1] - 社区内部分享大量技术内容 涵盖VLA、强化学习、世界模型、VLN、数据采集、遥操作、仿真等主流方法论 并形成系统技术路线 [1] 技术内容体系 - 社区汇总近30+技术路线 包括benchmark、综述和学习入门路线 覆盖具身智能感知、交互、强化学习、VLN、VA/VLA、多模态大模型、Diffusion Policy等方向 [5][17] - 提供近40+开源项目、60+具身智能相关数据集、行业主流仿真平台汇总 包括机器人仿真、抓取、控制、交互、感知等领域 [17][31][39] - 汇总国内外具身智能高校实验室和公司 涉及教育、宠物、工业、救援、物流、交互、医疗等多个方向 [19][21] 前沿技术研究 - VLA模型方向包括交错图文指令框架、泛化差解决方法、安全建模框架 BridgeVLA方案在CVPR夺冠且真机性能提升32% [6] - 具身世界模型与空间智能包括跨实体世界模型、首个具身4D世界模型EnerVerse 以及空间泛化ScalingLaw研究 [6] - Sim2Real与泛化方向包括具身视频基座模型Vidar、真实-仿真-真实统一框架 以及世界增强助力小模型规划方案 [6][7] 多模态与感知技术 - 多传感器融合感知包括视-触/力觉融合的模仿学习框架RDP 触觉感知涵盖仿真平台及视触语言动作大模型初探 [6][7] - 视觉语言导航（VLN）包括新的记忆表征方法和高效3D视觉定位方案TSP3D [6] - 协同感知方向推出协同具身智能基准数据集RoboTwin [6] 机器人系统与模型 - 机器人模型包括人形机器人运动智能与通用感知 全球最大的双臂机器人扩散大模型 以及面向具身推理的强化微调框架Reason-RFT [6] - 机器人操作系统涵盖具身大小脑协同解密、异构多机器人系统EMOS 以及基于时空约束的错误检测新范式 [6] - 灵巧手技术包括硬件与结构设计、触觉传感器、自由度设计以及夹具与灵巧手集成方案 [8] 人才招聘与职业发展 - 多模态大模型岗位base北京/深圳 月薪40k-80k 方向包括移动操作、导航、VLA 要求硕士以上学历且具机器人感知/导航/操作经验 [9][10] - 强化学习岗位base北京 月薪40k-80k 方向包括强化学习、VLA 参与研发下一代智能机器人 [11] - 社区与多家具身公司建立内推机制 第一时间对接简历 涵盖学术进展、工业落地、求职交流等多领域闭环服务 [5][7] 行业资源整合 - 汇总具身智能研报 包括大模型、人形机器人等行业研究报告 第一时间了解行业发展与工业落地情况 [24] - 汇总机器人相关书籍 覆盖导航、概率机器人、动力学与运动学、路径规划、视觉控制等多个方向PDF资源 [27] - 汇总机器人零部件品牌 包括芯片、激光雷达、相机、IMU、底盘等知名制造厂商技术资料 [29] 技术交流与案例 - 社区定期举办圆桌论坛和直播 分享本体、数据到算法全链路内容 探讨人形机器人模仿学习、VLA难点、VLA+RL融合等前沿问题 [5] - 实际案例解答包括自动驾驶SLAM转型具身智能的建议 推荐视觉语言导航、端到端导航等过渡方向 强调技术栈通用性 [76][78][79] - 提供具身智能课程学习路线 帮助从业者系统提升 覆盖从基础到进阶的全栈技术内容 [17][78]

并行智能体发展趋势 - 并行智能体正成为提升AI能力的新方向 通过多个智能体协作处理不同任务 实现速度快效率高 [2][3] - 传统AI能力提升依赖scaling law 即通过更多数据和算力获得性能提升 但需要长时间输出结果 [6][7][8] - 并行agent在提升性能的同时 让用户无需长时间等待结果 且大语言模型token成本下降使该方法可行 [9][10] 并行智能体应用场景 - 多个agent并行抓取分析网页 快速生成深度研究报告 [11] - 多个agent协同处理代码库不同部分 加快编程任务完成速度 [11] - 多个agent在后台并行工作 由监督agent向用户提供反馈 实现并行异步控制 [11] 技术挑战与研究进展 - 协调多个智能体并行执行任务存在挑战 类似于人类将复杂任务拆分给多个工程师完成的难度 [13][14] - Code Monkeys论文通过并行生成多个轨迹 生成多样化候选解决方案 提高编程问题解决效率 [15][17] - Together Mixture Of Agents架构同时利用多个大语言模型提升性能 并可调整分层架构进一步优化 [18][19] 行业前景展望 - 最优利用并行agent仍需大量研究与工程探索 预计能高效并行工作的agent数量将非常庞大 [22] - 并行计算在AI领域具有历史成功先例 2009年GPU大规模应用曾显著提升卷积神经网络训练效率 [23][24]

社区发展现状 - 具身智能社区已有近2000名成员 目标2年内达到近万人规模 [1] - 社区提供视频 图文 学习路线 问答和求职交流等综合服务 [1] - 社区与多家具身机器人公司建立内推机制 提供岗位对接服务 [6] 社区资源与内容 - 汇总40+开源项目 60+具身智能数据集和行业主流仿真平台 [13] - 整理近30+技术路线 包括强化学习 VLA 多模态大模型等方向 [2][13] - 提供机器人仿真 数据采集 机械臂抓取等领域开源项目汇总 [27] 行业覆盖与合作伙伴 - 社区成员来自斯坦福大学 清华大学等高校和智元机器人 优必选等公司 [13] - 汇总国内外具身智能公司 涉及教育 工业 医疗等多个方向 [18] - 汇总机器人零部件制造厂商 包括芯片 激光雷达 相机等品牌 [25] 技术研究方向 - 涵盖具身感知 交互 导航 规划控制和大模型部署等多个领域 [13][44][61] - 重点关注VLA+RL Diffusion Policy sim2real等前沿技术 [37][55][57] - 提供多模态大模型理解与生成相关技术资源汇总 [48][50] 学习与支持体系 - 为入门者提供技术栈和学习路线 为进阶者提供产业体系和项目方案 [8][10] - 定期举办圆桌论坛和直播 分享行业动态和技术问题 [4] - 社区内部可自由提问 获得工作选择和研究方向的专业解答 [71]

社区发展现状 - 具身智能社区目前拥有近2000名成员 目标在未来2年内扩大到近万人规模[1] - 社区提供视频 图文 学习路线 问答和求职交流等综合服务[1] - 社区已与多家具身机器人公司合作开发教程 促进本体功能拓展[1] 社区核心价值 - 社区提供实用问题解答 包括设备使用 数据采集和模型部署等技术支持[1] - 社区完成产业 学术 求职和问答等多领域闭环 提供前沿研究解决方案[2] - 社区梳理近30+技术路线 缩短用户检索时间 并邀请数十位一线产业界和工业界嘉宾答疑[2] 技术内容覆盖 - 社区涵盖数据采集 灵巧手 VLA模型 VLN模型 多传感器融合 机器人操作系统等13个技术目录[5] - 具体技术点包括RoboTwin 2.0数据生成器 BridgeVLA模型真机性能提升32% 以及Spec-VLA推测解码框架等[5] - 社区汇总40+开源项目 60+数据集 以及行业主流仿真平台[13] 学习资源体系 - 社区提供16个技术学习路线 包括具身感知 强化学习 VLN VLA 多模态大模型等方向[13] - 学习资源覆盖机器人导航 动力学 路径规划 视觉控制等多个基础领域的PDF书籍[23] - 社区汇总触觉感知最新综述 传感器应用 多模态算法集成和数据集等前沿内容[47] 行业生态连接 - 社区连接国内外知名高校实验室和头部公司 包括斯坦福 清华 智元机器人 优必选等机构[13] - 汇总国内外具身智能公司 涉及教育 宠物 工业 救援 物流 交互和医疗等多个方向[18] - 提供机器人零部件品牌汇总 包括芯片 激光雷达 相机 IMU和底盘等制造商信息[25] 就业与商业机会 - 社区建立岗位内推机制 与多家具身公司合作 第一时间对接求职者简历[5] - 社区提供行业研报汇总 帮助了解大模型和人形机器人行业发展与工业落地情况[20] - 社区提供投资与项目对接服务 挖掘行业商业机会[15]

社区发展现状与规模 - 具身智能之心知识星球社区已发展成为集视频、图文、学习路线、问答、求职交流为一体的综合类具身社区，目前拥有近2000名成员 [1] - 社区计划在未来2年内将规模扩大到近万人，致力于打造技术分享与交流的聚集地 [1] - 社区与多家具身机器人公司合作开发教程与功能，并计划将相关内容公布到社区以促进行业发展 [1] 社区资源与技术内容 - 社区内部梳理了近30+技术路线，涵盖benchmark、综述和学习入门路线，显著缩短检索时间 [2] - 汇总了40+开源项目、60+具身智能相关数据集及行业主流仿真平台 [18] - 提供多领域技术学习路线，包括具身感知、强化学习、VLA模型、多模态大模型等18个方向 [18] - 社区定期举办圆桌论坛和直播，覆盖本体、数据、算法等领域，分享行业动态 [4] 行业合作与就业服务 - 社区与多家具身公司建立岗位内推机制，为成员提供简历直推服务 [10] - 发布具身智能相关职位招聘信息，如多模态大模型方向月薪40k-80k，强化学习方向月薪40k-80k [11][13] - 汇总国内外具身智能高校和公司信息，为成员提供学术和职业发展参考 [21][23] 技术研讨与创新 - 社区探讨前沿技术问题，包括机器人仿真、VLA模型应用、sim2real泛化等 [2][4] - 分享多项创新研究成果，如Interleave-VLA框架提升跨域泛化2-3倍，BridgeVLA方案提升真机性能32% [4][5] - 覆盖多传感器融合、机器人操作系统、世界模型等多个技术领域 [6][7][9] 成员互动与支持 - 社区为成员提供实用问题解答，包括设备使用、数据采集、模型部署等 [1] - 成员可自由提问工作选择或研究方向问题，并获得行业大佬解答 [77] - 社区内部交流案例显示，成员从自动驾驶转向具身智能领域的技术过渡路径 [78][80]